Hoofdstuk 2: Sensor- en AI-technologie uitgelegd

De rol van technologie in bewegingsanalyse

De kern van vroege lameness-detectie met behulp van kunstmatige intelligentie ligt in het objectief vastleggen van het bewegingspatroon van het paard. Dit gebeurt met behulp van draagbare sensoren die strategisch op het paardenlichaam worden aangebracht. De technologie achter deze sensoren is afkomstig uit de sportwetenschappen en wordt al langer succesvol toegepast in de menselijke revalidatiegeneeskunde, topsport en orthopedie. Voor toepassing in de paardensector zijn deze systemen aangepast: ze zijn licht, comfortabel voor het paard, bestand tegen vuil en vocht, en leveren betrouwbare data onder uiteenlopende omstandigheden.

De sensoren registreren versnellingskrachten, rotatiebewegingen en – indien van toepassing – drukbelasting. Dit gebeurt in realtime: de gegevens worden onmiddellijk vastgelegd en meestal draadloos doorgestuurd naar een centrale opslag of verwerkingsunit. Door deze continue datastroom ontstaat een nauwkeurig en gedetailleerd beeld van hoe het paard zich voortbeweegt – van de timing van elke pas tot de symmetrie tussen de linker- en rechterzijde van het lichaam.

Hoe AI patronen herkent

Hoewel de sensoren het fundament vormen van de metingen, zit de échte innovatie in de verwerking van deze data met behulp van kunstmatige intelligentie (AI). AI is een verzamelnaam voor technologieën die zelfstandig patronen kunnen herkennen in grote hoeveelheden gegevens. Binnen deze context wordt met name gebruikgemaakt van machine learning: een vorm van AI waarbij het systeem zichzelf verbetert door ervaring op te doen met voorbeelden.

Een AI-systeem wordt getraind met datasets van duizenden paardenbewegingen – zowel van gezonde als van kreupele paarden. Op basis daarvan leert het systeem wat ‘normaal’ is, en wat daarvan afwijkt. Zodra het systeem voldoende getraind is, kan het nieuwe data analyseren en signaleren of er sprake is van een afwijkend gangpatroon. Dit gebeurt vaak al in een stadium waarin er voor het menselijk oog nog niets zichtbaar is.

“Algoritmes leren niet van theorie, maar van ervaring – data is hun leermeester.”

Wat meten de sensoren precies?

De meest gebruikte sensoren in deze toepassingen zijn inertiële meeteenheden (IMU’s). Deze sensoren combineren meerdere functies in één apparaat:

• Versnellingskrachten in drie richtingen (voor‑achter, zijwaarts, op‑neer)
• Rotaties van het lichaam (zoals draaien, kantelen en hellingen)
• Tijdmetingen van elke pasfase (zoals landingsmoment, afzet en zweeffase)
• Soms ook drukverdeling via druksensoren in hoefschoenen of zadels

Door deze gegevens te combineren ontstaat een volledig driedimensionaal bewegingsprofiel van het paard. Dit profiel kan vervolgens worden geanalyseerd op symmetrie, coördinatie en consistente timing – belangrijke indicatoren bij het vroeg opsporen van kreupelheid.

De plaatsing van de sensoren is van grote invloed op de aard van de data. Meest gebruikt zijn posities op het borstbeen, het bekkengebied (kruis), de voorknieën en de achterkootjes. Door deze combinatie kan het systeem zowel verticale (op‑neer) als horizontale (voor‑achter, links‑rechts) asymmetrieën detecteren. Dit maakt het mogelijk om subtiele onregelmatigheden in zowel voor- als achterbenen te herkennen.

Van ruwe data naar bruikbaar inzicht

Na het verzamelen van de gegevens volgt een uitgebreide verwerking. De ruwe data wordt eerst gefilterd om ruis (storingen of meetfouten) te verwijderen. Vervolgens wordt deze genormaliseerd, zodat verschillen tussen paarden of metingen eerlijk kunnen worden vergeleken. Daarna worden de gegevens gesynchroniseerd, zodat alle sensormetingen precies op elkaar afgestemd zijn in de tijd.

Daarna komt de AI-analyse: het systeem onderzoekt patronen, beoordeelt de symmetrie van de beweging en herkent mogelijke afwijkingen. De output wordt meestal gepresenteerd in een overzichtelijke vorm: bijvoorbeeld een risicoscore, een kleurcodering, of een tijdlijn waarin afwijkende bewegingen worden gemarkeerd. Hoe gebruiksvriendelijker de presentatie van deze output, hoe groter de kans dat de informatie ook daadwerkelijk goed geïnterpreteerd wordt in de praktijk.

Reflectie: begrijp wat je gebruikt

Het gebruik van deze technologie biedt nieuwe mogelijkheden voor vroegtijdige detectie, maar vraagt ook om bewust gebruik. Sensorgegevens zijn nooit een kant-en-klare diagnose. Ze geven signalen die geïnterpreteerd moeten worden in samenhang met het gedrag van het paard, de context van training of rust, en de klinische beoordeling door een professional.

Daarnaast geldt: AI is zo goed als zijn training. Een model dat alleen getraind is op sportpaarden herkent mogelijk andere patronen dan een model voor recreatiepaarden. Wie werkt met deze systemen moet dus begrijpen waarop de analyse gebaseerd is, hoe gevoelig het systeem is voor afwijkingen en hoe foutpositieven (vals alarm) kunnen ontstaan.

Deze technologie is dus géén vervanger voor klinisch onderzoek of het oordeel van de dierenarts. Maar het is wel een krachtige aanvulling. Door kleine afwijkingen objectief en vroegtijdig op te merken, ondersteunt het systeem besluitvorming in training, revalidatie en dagelijkse verzorging. Zo ontstaat een combinatie van technologie en vakmanschap, waarbij het paard centraal blijft staan.

Liever zonder onderbrekingen lezen?

Download deze gids nu voor een aanbiedingsprijs – reclamevrij en altijd bij de hand!